Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)
Материал из MachineLearning.
| Страница курса находится в стадии формирования |
| Описание курса |
Автор курса: Кропотов Д.А. Курс не требует от студентов дополнительной математической подготовки, выходящей за пределы первых двух курсов университетского образования, все необходимые понятия вводятся в ходе лекций.
Расписание на 2012 учебный год
В осеннем семестре 2012 года спецкурс читается на ВМК.
| Дата | Название лекции | Материалы |
|---|---|---|
| 10 сентября 2012 | Введение в курс. Методы одномерной оптимизации | |
| 17 сентября 2012 | Лекции не будет |
Оценка за курс
В рамках курса студентам предлагается выполнить три практических задания. Выполнение этих заданий является обязательным условием для допуска к экзамену и, соответственно, успешной сдачи курса. Итоговая оценка за курс вычисляется по формуле 0.2*(оценка за первое задание)+0.2*(оценка за второе задание)+0.2*(оценка за третье задание)+0.4*(оценка за экзамен).
Программа курса
Литература
- S. Boyd. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
- A. Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
- Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, 1992.
- R. Fletcher. Practical Methods of Optimization, Wiley, 2000.
См. также
Курс «Байесовские методы в машинном обучении»
